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基于多残差学习与注意力融合的中值滤波检测

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针对小尺寸JPEG压缩图像携带有效信息较少、中值滤波痕迹不明显的问题,提出一种基于多残差学习与注意力融合的图像中值滤波检测算法.该算法将多个高通滤波器与注意力模块相结合,获取带权值的多残差特征图作为特征提取层的输入,特征提取层采用分组卷积形式,对输入的多残差特征图进行多尺度特征提取,融合不同尺度的特征信息,同时采用密集连接方式,每一层卷积的输入来自前面所有卷积层的输出和.实验结果表明,针对小尺寸JPEG压缩图像的中值滤波检测,本文算法比现有算法具有更高的检测精度,且能更有效地检测与定位局部篡改区域.
Median filtering detection based on multiple-residual learning with attention fusion

胡万、张玉金、张涛、沈万里

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上海工程技术大学电子电气工学院,上海201620

常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏常熟215500

多残差学习 中值滤波检测 预处理 通道注意力 多尺度特征

国家自然科学基金上海市自然科学基金

6207205717ZR1411900

2023

10.16136/j.joel.2023.01.0160

光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
年,卷(期)：2023.34(1)
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